Este curso teórico-práctico busca que el estudiante adquiera dominio de herramientas computacionales para Geociencias basadas principalmente en lenguaje de programación Python y conocimientos básicos de machine learning y redes neuronales. Al final del curso se espera que los estudiantes logren:
Dominar el uso de herramientas como Jupyter notebooks y la gestión de ambientes virtuales de desarrollo.
Manipulación de conjuntos de datos mediante bibliotecas como Pandas o Numpy.
Visualización de datos geoespaciales con librerías como Matplotlib o pyGMT.
Análisis de datos sismológicos (sismogramas, catálogos, mecanismos focales) mediante Obspy.
Implementación de algoritmos básicos de aprendizaje automático y ciencia de datos con scikit-learn.
Entre los resultados de aprendizaje, también se espera que las y los estudiantes logren: Formular un plan de trabajo organizado para la entrega de laboratorios computacionales, trabajar colaborativamente para la realización de actividades grupales y presentar de forma ordenada, clara, completa y lógica avances en el conocimiento de herramientas computacionales aplicadas a geociencias.